中新社 北京10月8日電 斯德哥爾摩消息：瑞典皇家科學院8日宣布，將2024年諾貝爾物理學獎授予約翰·霍普菲爾德(John J. Hopfield)和杰弗里·辛頓(Geoffrey E. Hinton)，以表彰他們“通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)機器學習的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。

據(jù)諾貝爾獎官網(wǎng)消息，評獎委員會在當天發(fā)布的新聞通報中指出，兩名獲獎?wù)呤褂梦锢韺W工具來開發(fā)訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，這些方法是當今強大的機器學習的基礎(chǔ)。

通報稱，“當我們談?wù)撊斯ぶ悄軙r，通常是指使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習技術(shù)。這項技術(shù)最初受到大腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，大腦神經(jīng)元由具有不同值的節(jié)點表示，這些節(jié)點通過連接相互影響，如同‘突觸’，可以增強或減弱，網(wǎng)絡(luò)由此實現(xiàn)訓練。今年的獲獎?wù)邚?0世紀80年代開始，就在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面開展重要工作”。

通報指出，約翰·霍普菲爾德根據(jù)物理學原理創(chuàng)造了一種關(guān)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以存儲和重建圖像和其他模式類型。杰弗里·辛頓以霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)發(fā)明了一種方法，可以自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)屬性，從而執(zhí)行識別圖片中的特定元素等任務(wù)?！八麄兊墓ぷ鲙椭鷨恿水斍皺C器學習的爆炸性發(fā)展?！?/p>

諾貝爾物理學獎委員會主席艾倫·穆恩斯(Ellen Moons)表示，“獲獎?wù)叩墓ぷ饕呀?jīng)產(chǎn)生巨大效益。在物理學中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用廣泛，比如開發(fā)具有特定性能的新材料?！?/p>

諾貝爾獎官網(wǎng)信息顯示，約翰·霍普菲爾德于1933年7月出生于美國芝加哥，目前任職于美國普林斯頓大學。杰弗里·辛頓于1947年12月出生于英國倫敦，目前任職于加拿大多倫多大學。

約翰·霍普菲爾德曾獲得2022年玻爾茲曼獎。杰弗里·辛頓曾獲得2018年圖靈獎。(完)

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